Sensormanagementsysteme steuern Sensorressourcen, um den erwarteten Nutzen zu maximieren. Die Entwicklung von Zielfunktionen für diese Systeme ist eine Herausforderung aufgrund des benötigten Verständnisses von Sensorsystemen, Nutzeranforderungen und des operativen Kontextes. Darüber hinaus ist es für Experten schwierig, diese Zielfunktionen explizit zu beschreiben. Das Ziel dieser Forschung ist die Modellierung des operativen Wertes von Sensordaten, welcher die Fähigkeit der Information widerspiegelt, den priorisierten Informationsbedarf der Piloten zu erfüllen. Erfasstes Expertenwissen wird ausgewertet und in ein prototypisches Informationswertmodell aufgenommen. Die Ergebnisse dieses Prototyps werden im Verhältnis zu Präferenzen von Experten in Paarvergleichen von Informationsgrundlagen bewertet. In gemeinsamen Studien werden folgendes Expertenwissen gesammelt: Datengenauigkeitsanforderungen, priorisierte objektbezogene Aufgabenliste, und Expertenpräferenzen in Paarvergleichen. Die Literaturrecherche und die Auswertung des erfassten Expertenwissens führen zur Formulierung von Anforderungen an ein Model des Informationswerts. Das entwickelte Modell besteht aus drei Modulen, welche die Informationen auf der Parameter-, Aufgaben- und Szenarioebene verarbeiten. Die prototypische Implementierung des Informationswertmodells trifft die Wahl der Experten in 93% der Paarvergleiche. Bei Vergleichen mit einer geringen Unsicherheit bzgl. der Expertenwahl erhöht sich die Trefferquote auf 100%.Die Modellierung des operativen Informationswertes füllt die identifizierte Lücke in der Forschung und stellt eine Nutzenfunktion für Sensorsteuerungssysteme bereit, die auf den Bedürfnissen der Piloten beruht. Die durchgeführte Forschung erweitert den Stand der Wissenschaft bzgl. der Formulierung einer korrekten Zielfunktion für komplexe Systeme und unterstützt die Betrachtung der menschlichen Komponente.
Bibliographic Metadata
- TitleOperational value of information : a reward-function for sensor management applications / submitted by Patrick Sebastian Langheim
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- Published
- Description1 Online-Ressource (xiv, 239 Seiten) : Illustrationen, Diagramme
- Institutional NoteBergische Universität Wuppertal, Dissertation, 2024
- AnnotationTag der Verteidigung: 26.03.2024
- Defended on2024-03-26
- LanguageEnglish
- Document typeDissertation (PhD)
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Sensor management systems control the sensing resources to maximize the expected reward. Developing objective functions for these systems is challenging because of the required thorough understanding of the avionics systems, the operators needs, and the operational context. Further, it is difficult for experts to describe these functions explicitly. The research aims to model the operational value of the information carried by sensed data, defined as the informations ability to fulfill the pilots prioritized information needs. Elicited expert knowledge is evaluated and incorporated into a prototypical information valuation model. The models reasoning is assessed against expert preferences in pairwise comparisons of information sets.The joint study captures three sets of expert knowledge: task-specific data accuracy demands, prioritized tasks associated with objects, and expert preferences in comparisons. The review of the literature and the conclusions drawn from the knowledge elicitation studies lead to the capture of requirements for an information value model applied in the research use case. The models architecture comprises three modules that process information sets at the parameter, task, and overall scenario. The prototypical implementation of the information value model matches expert preferences to 93% for all information set comparisons. This hit rate increases to 100% for comparisons with a low uncertainty in the experts preferences.Modeling the operational value of information addresses the identified gap in the literature by providing an explicit reward function for sensor management applications based on the operators mission-specific needs. The research advances the knowledge of specifying the right optimization objective for complex systems and integrates the human component in the development process.
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